バイアス
偏見のあるトレーニングデータや欠陥のあるアルゴリズムに起因するAI出力における系統的誤差は、不公平な結果をもたらす可能性があります。
モデル予測における持続的かつ方向性のある偏差が、特定のグループまたはケースに体系的に不利益（または利益）をもたらすこと。バイアスは、データの不均衡、ラベラーの偏見、または誤った目標指定から生じます。効果的なガバナンスには、バイアスの発見、定量化（例：公正性指標による）、およびデータとモデル設計の両方に関する改善のためにバイアスの原因を追跡することが必要です。
従来の履歴書で訓練された採用審査AIが、過去の採用者が主に他の学校から来ていたため、特定の大学からの応募者を拒否します。人事部はこの偏りを発見し、影響を受けた大学の卒業生をデータセットに追加し、モデルを再訓練し、出身校にかかわらず合格率に格差がないことを確認するために監視します。
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Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
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